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Enregistrement W2107647612 · doi:10.12927/cjnl.2002.19147

Building a Dream: Creating an Oncology Day/Evening Hospital

2002· article· en· W2107647612 sur OpenAlexaffvenue
Katie Fletcher, Vivian Painter

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAmbulatoryEveningAmbulatory careInpatient careModalitiesEconomic shortageIntensive care medicineEmergency medicineHealth careMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The demand for inpatient beds has reached and often exceeds capacity producing waiting lists for cancer care. There is a need to explore alternative approaches to oncology treatment. The Oncology Day/Evening Hospital (ODEH), originally envisioned in 1995 as a joint project between an ambulatory cancer centre and a large teaching hospital, is an important cancer treatment initiative offering extended hours of ambulatory oncology treatment on days, evenings, weekends and statutory holidays. A review of current inpatient treatment modalities revealed that many patients receiving inpatient therapy could be safely and effectively managed in the ambulatory setting if treatment regimens were modified and if ambulatory hours of operation were extended. Healthcare improvements expected were: appropriate movement of inpatient activity to the ambulatory setting; more opportunities for patient choice in treatment time thereby allowing for maintenance of normal living; better quality of life for patients through prevention of hospitalization; decrease in treatment waiting times; consolidation of patients into an ambulatory oncology treatment setting as opposed to utilization of adult medicine units; and more rational inpatient bed utilization with reduction of admissions and intra-treatment transfers. This article describes our experience in building a dream, the challenges and lessons learned in implementing a better way to deliver oncology care in an environment of rapid change and staff shortages.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,207
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,085 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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